System 11
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Organisatietype
- Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 18 June 1996
- Auteurs
- HA Rowley, S Baluja, T Kanade
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Face detection
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 6.5K
- Training gegevens
- 23,750 tokens
System 11 is a combination of Network 1 and Network 2 Network 1 has 2095 connections and network 2 has 4357 connections (see table 1)
"A typical training run selects approximately 8000 non-face images from the 146,212,178 subimages that are available at all locations and scales in the training scenery images." "Nearly 1050 face examples were gathered from face databases at CMU and Harvard [...] In the training set,15 face examples are generated from each original image [...]" "Create an initial set of non-face images by generating 1000 images with random pixel intensities"
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 2.6 × 10¹⁰ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
Since there is no parameter sharing, the forward compute is roughly twice that of the number of parameters. We use a 2:1 forward-backward ratio as this is a shallow network, with most connections in the first layer. Number of passes (Section 2.1): * "Nearly 1,050 face examples were gathered from face databases [...]" * "Fifteen face examples are generated for the training set from each original image" Training loop: 1. "initial set of nonface images by generating 1,000 random images" 2. Train …
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- Highly cited
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 6,011
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Neural Network-Based Face Detection
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
System 11 werd gepubliceerd door Carnegie Mellon University (CMU), in het land geregistreerd als United States of America, tijdens June 1996. De categorie waaronder de uitgever valt is academia.
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van face detection.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Hoe het getraind werd
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 2.6 × 10¹⁰ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Training verbruikte een corpus van ongeveer 23,750 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: highly cited.
Antwoorden
System 11 — veelgestelde vragen
System 11— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 6.5K. System 11 is a combination of Network 1 and Network 2 Network 1 has 2095 connections and network 2 has 4357 connections (see table 1). Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
System 11— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Carnegie Mellon University (CMU), gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia.
System 11— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in June 1996. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
System 11— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van face detection. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
System 11— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 2.6 × 10¹⁰ FLOP. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
System 11— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
System 11— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.